摘要
为实现山核桃品质快速鉴定,采集了119份山核桃样品的近红外光谱,并分别测定其蛋白质和脂肪含量。在剔除异常样本后,将110份样本按照3∶1的比例划分为校正集和验证集。使用不同的光谱预处理和特征波段选取方法,结合偏最小二乘法(partial least squares)建立了山核桃蛋白质和脂肪含量的近红外模型。结果表明:使用一阶导数(first derivative)预处理的模型预测性能最佳;经过竞争性自适应权重取样法(competitive adapative reweighted sampling, CARS)处理后,光谱变量数目大大减少,模型的精度有部分提升,可实现对山核桃蛋白质和脂肪含量的快速检测。
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单位浙江农林大学; 国家木质资源综合利用工程技术研究中心